人工智能赋能终身教育个性化资源配置机制研究

一、人工智能与终身教育个性化资源配置的理论基础

1. 人工智能相关理论概述

人工智能融合计算机科学、数学、心理学等多学科，旨在赋予计算机类人智能，实现学习、推理等能力。机器学习是其核心，能让计算机从大量数据中自动学习规律，用于分析学习者行为数据以识别学习风格与知识掌握情况。深度学习作为机器学习分支，基于多层神经网络处理复杂非线性关系，可对教育资源精准分类。自然语言处理专注人机语言交互，能构建智能辅导系统。此外，遗传算法等智能算法可优化资源配置方案。

2. 终身教育个性化资源配置的内涵与目标

终身教育个性化资源配置是以学习者为中心，依据其独特特征与需求，合理分配和精准推送教育资源的过程。它强调考虑学习者个体差异，如学习风格、兴趣爱好等，与传统配置方式不同，更注重满足多样化需求。其目标包括：一是提高学习效果，激发学习兴趣，助学习者高效掌握知识技能；二是满足个性化需求，为学习者提供契合自身的资源与学习路径；三是促进教育公平，弥补不同群体间资源差距；四是推动终身教育体系完善发展，优化资源利用，提升教育服务质量。

二、人工智能赋能终身教育个性化资源配置的创新机制

1. 以学习者为中心的个性化资源配置模型构建

传统的终身教育资源配置往往忽视了学习者的个体差异，难以满足多样化的学习需求。而以学习者为中心的个性化资源配置模型是人工智能赋能终身教育的重大创新。该模型借助人工智能的大数据分析、机器学习等技术，全方位收集和分析学习者的多维度信息。在学习偏好方面，通过记录学习者对不同类型资源（如视频、文本、音频）的选择倾向，以及对不同学科领域的浏览频率，精准把握其兴趣点。例如，若学习者经常选择历史类的视频课程，模型就会判断其对历史学科有浓厚兴趣，并在后续资源推荐中侧重这方面。学习进度也是关键信息，系统会跟踪学习者在各个课程中的学习进度，了解其知识掌握程度。对于学习进度较快的学习者，及时提供更具挑战性的拓展资源；对于进度较慢的学习者，则提供更多基础巩固的内容。能力水平则通过对学习者的测试成绩、作业完成情况等进行综合评估。基于这些详细信息，模型能够为每个学习者量身定制独特的学习路径和资源包。这种定制化的资源配置打破了传统教育“一刀切”的模式，真正实现了因材施教。而且，模型会随着学习者的学习过程持续优化。当学习者的学习偏好发生变化，或者在某个知识点上取得突破时，模型会自动调整资源推荐，确保资源始终与学习者的最新状态相匹配，为学习者提供最贴合其需求的教育资源。

2. 资源动态更新与优化机制

在快速发展的时代背景下，知识不断更新迭代，终身教育资源也需要与时俱进。人工智能驱动的资源动态更新与优化机制是保障教育资源时效性和质量的创新举措。人工智能系统会实时监测外部知识环境的变化，包括新的研究成果、行业动态、政策法规的更新等。实行数据加密，采用区块链技术存储学习者行为数据，确保不可篡改。做到算法透明化，公开推荐逻辑，允许学习者申诉不公平推荐结果。例如，在科技领域，新的技术突破和研究发现层出不穷，系统会及时捕捉这些信息，并将相关的新知识融入教育资源库。同时，系统会对学习者的反馈进行深度分析。学习者在使用资源过程中的评价、提问、学习效果等反馈信息，都能反映出资源的优缺点。如果大量学习者反映某一课程的讲解不够清晰，系统会自动标记该课程，并安排专业人员进行优化改进。机制还会根据资源的使用频率和效果进行动态调整。对于那些使用频率高、效果好的优质资源，系统会加大推广力度，使其能够惠及更多学习者；而对于使用频率低、效果不佳的资源，系统会进行评估，若无法改进则将其淘汰。这种动态更新与优化机制确保了教育资源始终保持高质量和时效性，为学习者提供最前沿、最有效的知识和技能。

3. 跨平台资源整合机制

终身教育资源分散在不同的平台和机构，形成了一个个信息孤岛，给学习者获取全面、优质的资源带来了极大的困难。人工智能赋能的跨平台资源整合机制是解决这一问题的创新方案。人工智能利用先进的技术手段，打破不同平台之间的技术壁垒和数据隔阂。通过数据接口和标准化协议，系统能够将来自不同平台的资源进行整合和统一管理。这些资源涵盖了各种类型，如在线课程平台的视频课程、学术数据库的研究文献、专业技能培训平台的实践项目等。在整合过程中，人工智能会对资源进行分类和标注。根据资源的学科领域、难度等级、适用人群等多个维度进行细致分类，同时为每个资源添加详细的标签，方便学习者快速准确地搜索和筛选。例如，对于一门编程课程，会标注其所属的编程语言、适合的编程水平（入门、中级、高级）以及适用的行业方向等信息。跨平台资源整合机制还实现了资源的互联互通和共享。学习者只需在一个统一的平台上，就可以搜索和获取到来自不同平台的丰富资源，无需在多个平台之间来回切换。这种整合不仅提高了资源的利用效率，还为学习者提供了更加便捷、高效的学习体验，促进了终身教育资源的最大化利用和共享。

三、总结

在知识快速迭代、倡导终身学习的时代背景下，研究聚焦人工智能对终身教育个性化资源配置的赋能机制。推动政府开放终身教育数据，支持人工智能算法训练。制定人工智能教育资源配置技术标准，规范数据安全与算法伦理。人工智能凭借先进的算法和强大的数据处理能力，能够精准洞察学习者的多元需求，为其量身定制适配的教育资源，有效解决传统资源配置中供需不匹配的难题。同时，人工智能驱动的资源动态更新与跨平台整合，使教育资源始终保持时效性与丰富性，打破了资源获取的时空限制。未来需持续深化人工智能与终身教育的融合，完善相关保障机制，多方协同合作，以充分释放人工智能在终身教育中的潜力，推动终身教育体系的创新发展，为构建“人人皆学、处处能学、时时可学”的学习型社会提供强而有力的支撑。

参考文献：

1. 毛婕妤 ; 郭强 . 终身教育视野下人工智能赋能特殊职业教育的实践与探索 [J]. 《继续教育研究》， 2025 年第 3 期 （3）：8-12.

2. 张伶俐; 李书涵; 李家成. 新时代终身教育研究的关键议题与未来趋势——“终身教育研究的反思与展望”系列研讨会综述[J]. 《福建开放大学学报》， 2025 年 1 月 （1）：1-6.

3. 苏燕 . 人工智能背景下的教育改革探索——评《人工智能与教育： 智能教育新时代》[J]. 《中国教育学刊》， 2024 年12 月（12）：I0006.

姓名：蔡婧妮

1985 年 11 月生

性别：女

民族：汉

籍贯：上海

最高学历：硕士研究生

职称：初级

研究方向：教学管理